2026年7月17日凌晨，月之暗面推出新一代大型模型 Kimi K3，參數規模高達2.8兆，成為全球首個開源的3兆級大模型。發布當天，港股「大模型第一股」智譜（02513.HK）股價重挫28.49%，單日市值蒸發逾2,000億港元。截至7月20日發稿，智譜股價進一步跌至890.5港元，市值4,146.37億港元。
同一週，DeepSeek 傳出完成74億美元融資，創下中國AI領域最大私募紀錄，公司估值超過500億美元。而就在一個月前，智譜剛剛上線並開源了專注長程任務的 GLM-5.2。
三件大事在不到一個月內密集發生，標誌著中國AI大模型產業的競爭正式進入新階段。參數規模競賽尚未結束，但資本市場的定價邏輯已在發生變化。本文將從參數與估值的關係、開源模型的影響、商業化路徑差異以及長期護城河四個面向，分析 Kimi K3 問世後國產AI大模型的競爭格局。
參數規模為何不再決定估值
Kimi K3 的參數規模達到2.8兆，遠超智譜 GLM-5.2 與 DeepSeek-V4 系列。月之暗面方面表示，參數就像人腦裡的神經連結，近3兆參數意味著模型能將更多知識與規律裝進「大腦」。
但資本市場的反應卻出現分歧。智譜股價在 Kimi K3 發布當天暴跌28.49%，儘管智譜於7月9日剛宣布啟動約314億港元的配售，創下2026年港股科技企業單次配售募資規模新高。這組數據揭示了一個關鍵變化：參數規模本身不再是估值的充分條件。
從產業數據來看，中國大模型的實際調用量正快速攀升。根據 OpenRouter 數據推算，上週（6月29日至7月5日）全球AI大模型總調用量為46.7兆 Token，其中中國AI大模型週調用量達23.45兆 Token，週增15.01%，連續十週超越美國並穩居全球首位。全球調用量排名前六的均為中國AI大模型，DeepSeek-V4-Flash 連續七週位居榜首，週調用量達5.34兆 Token。
調用量成長背後反映的是企業真實工作流程的導入。正如產業報告所指出，2026年上半年中國AI大模型產業在延續技術競賽的同時，全面開啟大規模商業化「落地戰」，應用前景獲得驗證，產業泡沫則開始出清。
Jefferies 在 Kimi K3 發布後的研究報告指出，該模型在編碼、Agent、多模態等任務中已進入全球前沿模型梯隊，但其意義並非僅體現在模型能力提升，而在於驗證中國AI產業競爭邏輯正在發生變化。過去市場關注「大模型能力差距」，當前競爭重點正轉向「單位智慧成本」與「Token 消費規模」。
開源模型如何改變產業競爭
Kimi K3 的開源策略是此次發布中最值得關注的變數之一。作為全球首個開源的3兆級模型，K3 的完整權重預計最遲於7月27日公開。在此之前，智譜已於6月17日開源 GLM-5.2，該模型在 Artificial Analysis 最新的全球大模型智力指數榜單上取得51分，為開源模型第一名。
開源模型的競爭邏輯與閉源模型有本質區別。閉源模型的競爭優勢建立在獨家技術護城河與API定價權上，而開源模型的價值在於生態建構與開發者黏著度。Kimi K3 採用 MoE 架構，透過專家路由機制降低實際運算需求，API 價格為輸入每百萬Token 3美元、輸出每百萬Token 15美元。DeepSeek 的 V4 Flash 模型執行標準智慧任務的加權平均成本僅2美分，而 Anthropic 同類模型價格高達2.75美元。
這種成本差異正在改變全球AI市場的供應商格局。舊金山 Lindy AI 在使用 Anthropic 六週後轉用 DeepSeek，成本降至原本的10%，每年節省數百萬美元。目前 Airbnb、Pinterest 甚至微軟都在不同程度採用中國開源AI模型處理常規編碼、自動化與日常任務。今年部分時間，中國模型在AI聚合平台 OpenRouter 的市占率已升至30%以上。
開源模型的另一重要影響是降低了AI應用的商業化門檻。隨著中國模型在性能指標上逐漸接近海外領先模型，同時維持較低推理成本，Token 調用量成長正向雲端運算、AI晶片與基礎設施環節傳導。商湯科技的 SenseCore 大裝置正經歷從訓練向推理的算力傾斜，試圖證明自身不僅是一家大模型公司，更是一個全方位AI服務商。
AI 公司商業化路徑比較
三家龍頭企業的商業化路徑呈現明顯差異。
智譜走的是「上市+大額融資」的資本驅動路徑。2026年1月8日於港交所上市，至今股價已漲逾1,400%。7月9日公告的配售方案顯示，公司擬以每股1,588港元配售最多1,978萬股新H股，預計募資約314.1億港元。截至6月30日，先前IPO所得款項淨額已動用逾93%。募集資金將重點投入三大板塊：基座大模型研發與算力基礎設施建設、商業化拓展與產業鏈策略投資、優化資本結構。此外，智譜亦正推進A股科創板上市，擬募資金額合計150億元。智譜合計募資已達364億港元（約合新台幣1,470億元）。
DeepSeek走的是「私募融資+自建基礎設施」的路徑。這家僅成立三年的杭州AI實驗室，以遠低於OpenAI與Anthropic的算力資源訓練出高性能模型。2026年5月底完成首輪融資約70億美元，投後估值約520億美元。僅一個月後，又傳出啟動第二輪融資，投前估值約710億美元。DeepSeek 正著手打造GW級算力園區，自建資料中心的投入可能達數百億元新台幣。同時也在推進自研AI推理晶片相關工作。DeepSeek 計畫於2027年IPO。
月之暗面（Kimi）走的是「產品驅動+開源生態」的路徑。K3模型發布後，據總裁張予彤透露，企業ARR（年度經常性收入）出現數倍成長。但發布僅三天後，月之暗面便宣布暫停C端新用戶訂閱，將全部現有算力投入服務既有訂閱用戶。算力吃緊既是挑戰也是訊號——需求確實存在，但供給瓶頸正限制成長。月之暗面表示正全力推進算力擴充。商業化方面，公司最快有望於半年內完成上市。
三種路徑各有優劣。資本驅動路徑優勢在於資金充裕、抗風險能力強，但需持續向資本市場證明成長邏輯；私募融資路徑彈性較高，但估值壓力同樣存在；產品驅動路徑用戶黏著度最強，但算力與資金約束最為明顯。
誰擁有長期護城河？
評估長期護城河需從三個面向觀察：技術門檻、成本優勢與生態黏著度。
技術門檻方面，Kimi K3 在 Frontend Code Arena 前端編程榜單以1,679分登頂，超越Claude Fable 5的1,631分。但從綜合評測來看，K3 整體表現仍落後於閉源模型 Claude Fable 5 與 GPT-5.6 Sol。國產模型目前全球排名多集中在第五名上下，尚難撼動海外巨頭的霸主地位。技術差距正在縮小，但尚未消失。
成本優勢是中國AI公司最顯著的護城河。DeepSeek 的極致低價策略已吸引全球開發者。Jefferies 指出，隨著中國模型在性能上接近海外領先模型並維持低推理成本，AI應用的商業化門檻可能進一步下降。這種成本優勢不僅來自模型架構創新，也來自中國在電力與資料中心基礎設施上的成本優勢。
生態黏著度可能是最難以複製的護城河。開源模型透過開發者社群建構生態，閉源模型則以API服務鎖定企業客戶。目前 DeepSeek-V4-Flash 連續七週位居調用量榜首，顯示其在開發者生態中已建立強大優勢。智譜則透過政企、金融、工業等垂直領域深耕，累積產業Know-How。Kimi K3 的開源策略若能吸引足夠多開發者基於其打造應用，生態優勢將逐步顯現。
綜合來看，當前階段尚無任何一家公司擁有絕對意義上的長期護城河。技術差距正在縮小但未消失，成本優勢可被模仿，生態黏著度需要時間累積。真正的護城河或許不在單一面向，而在於能否將技術、成本與生態三者形成正向循環——技術突破降低成本，低成本吸引更多開發者，更多開發者推動生態繁榮，生態繁榮反哺技術進步。
結語
Kimi K3 的發布是一個標誌性事件，但它揭示的並非某家公司的勝利，而是整個產業的轉折點。中國AI大模型產業正從「誰的參數更大」的規模競賽，走向「誰成本更低、誰調用更多、誰生態更強」的商業化競爭。
截至2026年7月20日（台北時間），加密貨幣市場方面，比特幣（BTC）在64,000美元附近獲得支撐並穩步反彈，盤中最高觸及約65,000美元。Gate 行情顯示 BTC 現價約64,747美元。市場正受到兩股力量拉扯：一方面中東地緣政治推升油價，另一方面投資人仍在消化中國AI新創公司發布 Kimi K3 帶來的市場衝擊。AI產業的結構性變化已開始影響更廣泛的資本市場——智譜股價在K3發布後兩個交易日累計跌幅超過38%，這一傳導鏈條值得持續關注。
國產AI大模型的淘汰賽才剛剛開始。能夠在下一階段競爭中勝出的公司，大概率不會是參數最大的那一家，而是能以最低成本、最高效率將模型能力轉化為真實商業價值的那一家。
FAQ
問：Kimi K3 的參數規模達到2.8兆，這在國內AI大模型中屬於什麼水準？
Kimi K3 是目前全球參數最大的開源模型，也是全球首個開源的3兆級模型。相較之下，智譜 GLM-5.2 與阿里巴巴 Qwen3.8（2.4兆參數）的參數規模均低於K3。但參數規模並不等同於綜合能力，K3在整體評測中仍落後於Claude Fable 5與GPT-5.6 Sol等閉源模型。
問：智譜股價在 Kimi K3 發布後為何大幅下跌？
7月17日 Kimi K3 發布當天，智譜股價大跌28.49%，市值蒸發逾2,000億港元。市場擔憂主要來自兩方面：一是開源模型競爭可能削弱智譜閉源模型的定價權；二是 Kimi K3 在編程等關鍵場景的表現超出預期，引發對智譜市佔的重新評價。截至7月20日，智譜股價進一步跌至890.5港元。
問：DeepSeek 的融資規模在產業內屬於什麼水準？
DeepSeek 在2026年上半年完成首輪融資約70億美元，投後估值約520億美元。僅一個月後又傳出啟動第二輪融資，投前估值約710億美元。這一融資規模創下中國AI企業單筆私募融資紀錄，投資方包括國家人工智慧產業基金、騰訊、寧德時代、京東等。
問：國產AI大模型的商業化目前面臨哪些主要挑戰？
主要挑戰包括三個方面：算力瓶頸——Kimi K3 發布後即因算力吃緊暫停C端新用戶訂閱；付費轉化——大模型C端正從流量競爭進入價值驗證階段，使用者規模成長後如何提升付費意願成為關鍵；獲利模式——產業仍在探索可持續的商業模式，從免費的消費者工具轉向企業級付費服務仍需時間驗證。
問：開源模型與閉源模型哪種模式更具長期競爭力？
兩種模式各有優勢。開源模型透過低成本與生態建構取得開發者黏著度，如 DeepSeek 與 Kimi K3；閉源模型則以獨家技術與API定價權維持利潤，如智譜的GLM系列。當前趨勢顯示，越來越多企業採用「開源模型處理常規任務＋閉源模型處理複雜推理」的混合策略。長期來看，能同時經營開源生態與閉源商業化產品的公司或許更具韌性。
